多级自组织映射用于心电信号QRS波群聚类

提出了一种利用多级自组织映射(MSOM)网络进行心电QRS波群聚类的算法。此方法将归一化的两导联心电数据作为第一层自组织映射网络的输入,其输出作为第二层自组织映射的输入,最后得到聚类结果。网络迭代学习过程采用了特殊的设计,能根据不同类别自适应调整学习参数,从而提高了自组织映射的聚类能力。使用MIT-BIH数据库数据的聚类结果表明,这种方法非常适合心电QRS波群的聚类,对室性早搏(PVC)真阳性检出率达到99.1%,且聚类效率比ART-2网络方法、匹配方法有明显优势。

识别数学符号的神经网络方法

采用 BP网络和 Kohonen自组织特征映射网络组成的多级神经网络模型 ,对数学符号进行识别 ,引入“雪球”和平滑训练方法以提高网络性能 .实验结果表明 ,该模型对数学符号的识别 ,特别在有噪音污染的情况下 ,具有较好的效果 .